Linnade õhusaaste matemaatiline modelleerimine inimtekkeliste ja biogeensete heitmete allikate järgi. Atmosfääriõhus kahjulike ainete hajumise protsesside matemaatiline modelleerimine

Vaatleme üksikutest tööstuslikest allikatest pärineva reostuse leviku biosfäärilisi protsesse, pöörates erilist tähelepanu sanitaar- ja hügieeniolukordade uurimisele eriti ohtlike saastetingimuste tõttu.

Üldjuhul kirjeldatakse kontsentratsiooni U keskmiste väärtuste muutust võrrandiga

kus x- ja y-telg asuvad horisontaaltasandil; z-telg - vertikaalne; t on aeg; V, P, W - lisandite keskmise liikumiskiiruse komponendid telgede x, y, z suuna suhtes; - vahetusteguri horisontaalsed ja vertikaalsed komponendid; - koefitsient, mis määrab kontsentratsiooni muutuse lisandite muundumise tõttu.

Õhusaaste linnas aga võib õhubasseini mitteinversiooniseisundi korral olla ebaoluline ega vaja elanikkonna kaitsmiseks erilisi meetodeid.

Teine olukord tekib ebameeldivate ilmastikutingimuste tõttu (temperatuuri inversioonid nõrga tuule ja tuulevaikse ilmaga). Ebameeldivate meteoroloogiliste tingimuste arvestamine on üks väheuuritud teemadest.

Inversioonide toimumise ajal õhutemperatuur pinnakihis tõuseb, mitte ei lange, nagu atmosfääri püsiva termilise kihistumise korral. Segamine toimub nõrgalt ja inversioonikihi alumine osa mängib ekraani rolli, millelt peegeldub osaliselt või täielikult saasteainete tõrvik ning kahjulike lisandite kontsentratsioon pinnakihis tõuseb inimeste tervisele ohtlike väärtusteni. ja elu.

Atmosfääri õhusaaste arvutamise teoreetilised mudelid ei kajasta kogu tegurite kogumit, mis äärmuslikes olukordades tööstuslikust allikast lähtuvat saastet mõjutavad, vaid on vaid ligikaudsed mudelid, mis nõuavad keerukaid lisauuringuid (teoreetilist ja eksperimentaalset), et määrata mudelite ja protsessiparameetrite koefitsiente. kui neid kasutatakse.praktikas. Reostusest tingitud äärmuslikke tingimusi, mis tekivad atmosfääri pinna inversioonide ja turbulentse vahetuse puudumisel, kirjeldatakse üldise difusioonivõrrandi konkreetse juhtumiga. Just need tingimused on aga inimeste tervisele kõige ohtlikumad ja peaksid olema tööstustsoonide asukoha planeerimise puhul hügieeniprognooside objektiks.

Selle eesmärgi saavutamiseks on vaja luua iseorganiseerumise põhimõtetel põhinevad ennustusvõrrandid, millel on järgmised eelised:

Prognoosvõrrandi struktuur ja algoritmmudelite koefitsiendid leitakse sobivates tingimustes saasteainete kontsentratsiooni välivaatlustest, mis annab mudeli olulise täpsustuse;

Kasutatakse teoreetilist teavet operaatorite klassi kohta ning lõplikud arvutusvalemid lõppoperaatorite kujul on lihtsad ja võimaldavad määrata ettevõtete sanitaar- ja hügieenitsoone.

Selle tehnika kohaselt määratakse esmalt vaatlusandmete abil teoreetilised mudelid diferentsiaaloperaatorite ja nende poolimperial analoogide kujul ning seejärel kontrollitakse nende adekvaatsust kontsentratsioonide arvutamisel andmetega, mis identifitseerimises ei osale.

Teoreetiline mudel lisandite levimiseks ühest allikast on difusioonivõrrand silindrilistes koordinaatides:

Ühe punktallika puhul on võrrandil (3.2) kõige üldisemal kujul arvesse võetud vorm:

kus M on väljapaiskumise mass ajaühiku kohta; r on kaugus allikast; z on vertikaalne kaugus; - pöördenurk telje ümber; - funktsioonid:

Nagu on näha võrrandist (3.3), asub saasteallikas punktis r = 0 kõrgusel H. Muus punktis kui r = 0 on võrrandi kuju:

Lõikame piki maksimaalse saastatuse joont piki põleti kõrgusel:

ja difusioonivõrrand (3.3) muutub ühemõõtmeliseks:

Pange tähele, et funktsioonid on üldjuhul ka allika asukoha H kõrguse funktsioonid, st; ; ...

Võrrandi (3.7) struktuur on esialgne erinevuste analoogide – tööstuslikest allikatest pärineva õhusaaste mudelite – tuvastamiseks.

Tööstuslike heitkoguste välivaatlusi on kasutatud üksikute koostisosade jaotuse võrrandite koostamiseks ja need on mudeli praktilise valideerimise aluseks.

Tolmureostuse maksimaalse taseme ennustamise võrrandi süntees:

Funktsioonide ligikaudseks määramiseks kasutati järgmisi väljendeid:

kus on lineaarfunktsioonid.

Kirjutame tuletised vastava erinevuse kujul:

Siis tuleb lineaarsete operaatorite klassist F leida diferentsioperaatori struktuur:

kus on saasteaine kontsentratsioon punktis i; - raadiusest kaugemale jääv kaugus alguspunktist i -punktini.

Ukraina erinevates linnades läbiviidud uurimisandmete kohaselt olid reostusvaatluste pidevad kõverad ligikaudsed. Kombinatoorne algoritm annab mudeli:

kus; ; - tolmu kontsentratsioon (maksimaalne väärtus punktis i).

Seega seisneb linna atmosfääriõhu kvaliteedi määramise meetod saasteaine kontsentratsiooni arvutamises seni, kuni kontsentratsioon saavutab antud aine puhul lubatud maksimumväärtused.

Kaasaegse ökoloogilise olukorra tingimustes on õhusaaste modelleerimine pakiline probleem. Atmosfääriõhu kvaliteedi seisukorra modelleerimine, kasutades erinevaid matemaatilisi lähenemisviise, mis kirjeldavad füüsikalisi ja keemilisi protsesse, mida modelleeritakse sõltuvalt saaste tüübist, emissiooniparameetritest, meteoroloogilistest, topograafilistest ja muudest saasteainete hajumist mõjutavatest tingimustest. Antud on põhinõuded atmosfääriõhusaaste mudelitele. Vaadeldakse atmosfääri õhusaaste mudelite ehitamise ja klassifitseerimise etappe. Üks õhusaaste mudelitüüpe on mudelid, mis põhinevad atmosfääris toimuvate füüsikaliste protsesside matemaatilisel kirjeldusel. Turbulentse difusiooni võrrandi lahendusel põhinevad mudelid on sarnased. Vaadeldakse saasteainete transpordi ja difusiooni nähtuse kirjeldamise võrrandi lahendeid "pooli", "põleti", "kasti" ja "lõpliku erinevuse" mudeli mudelite jaoks. Kirjeldatakse nende mudelite eeliseid ja puudusi. Kirjeldatakse "tõrviku" mudeli tarkvaralist teostust.

õhusaaste

modelleerimine

"kleep"

turbulentsed difusioonivõrrandid

1. Egorov A.F., Savitskaja T.V. Uutel infotehnoloogiatel põhinev keemiatootmise ohutuse juhtimine. - M .: Keemia, KolosS, 2006 .-- 416 lk.

2. Baranova M.E., Gavrilov A.S. Meetodid õhusaaste arvutuslikuks seireks megalinnades // Loodus- ja tehnikateadused. - M .: OOO "Kirjastus" Sputnik + ", 2008. - Nr 4. - Lk 221–225.

3. Plotnikova L.V. Linnakeskkonna kvaliteedi keskkonnajuhtimine kõrglinnastunud aladel. - M .: Ehitusülikoolide liidu kirjastus, 2008. - 239 lk.

4. Tsyplakova E.G., Potapov A.I. Atmosfääriõhu kvaliteedi seisundi hindamine ja juhtimine: õpik. - SPb .: Nestor-Ajalugu, 2012 .-- 580 lk.

5. Tyurikov B.M., Shkrabak R.V., Tyurikova Yu.B. Agrotööstuskompleksi ettevõtete tootmisobjektide töötsoonide õhus saastavate kahjulike ainete leviku protsesside modelleerimine / B.M. Tjurikov, R.V. Shkrabak, Yu.B. Tyurikova // Saratovi Riikliku Põllumajandusülikooli bülletään. - 2009. - nr 10. - Lk 58–64.

6. Saasteainete leviku modelleerimine atmosfääris "tõrviku" mudeli alusel / Kondrakov O.V. [ja teised] // Tambovi ülikooli bülletään. - 2011. - T. 16, nr 1. - S. 196-198.

Kaasaegse ökoloogilise olukorra tingimustes on õhusaaste modelleerimine pakiline probleem.

Arvutitehnoloogia võimaluste areng võimaldab matemaatilise modelleerimisaparaadi abil uurida selliseid keerulisi füüsikalis-keemilisi protsesse nagu atmosfääri difusioon, saasteainete transformatsioonid atmosfääris, saasteainete väljauhtumise ja sadestumise protsessid jne, võttes arvesse meteoroloogilised ja topograafilised tingimused.

Atmosfääri õhusaaste mudel peab vastama järgmistele põhinõuetele: prognoosi vajalik lahutusvõime ruumis ja ajas; arvestama ilmastikutingimusi ning troposfääri ja maapinna seisundit kokkupuutepunktides, saasteallikate liike; mudeli täpsuse suurendamine, kui info hulk suureneb või selle kvaliteet paraneb.

Atmosfääri õhusaaste mudeli loomise etapid on näidatud joonisel fig. üks.

Modelleerimise tulemuseks on kahjulike ainete kontsentratsiooni jaotus ruumis ja ajas.

Modelleerimisprobleemi sõnastuse sisuks võib olla kas operatiivprognoosi või pikaajalise planeerimise saamine. Prognoosi peetakse toimivaks ajavahemikuks 30 minutit kuni üks päev. Teised allikad käsitlevad muid prognoosiperioode: ekspress- või operatiivprognoosiperioodid, eeldades, et aeg on 1–2 tundi, lühiajaline 12 tunnist 1–2 päevani, pikaajaline - 3 päevast kuni 2–3 nädalani, perspektiivne - 1 kuu kuni mitu aastat ...

Erinevate lähenemisviiside olemasolu atmosfääris toimuvate protsesside modelleerimiseks on tingitud üldistava füüsikalise ja matemaatilise mudeli puudumisest, mis võtaks arvesse kõiki atmosfääri difusiooninähtuste parameetreid. Modelleerimise lähenemisviisi valik sõltub probleemi sõnastusest ja määrab mudeli kvaliteedi ja prognoosi täpsuse.

Riis. 1. Atmosfääri õhusaaste mudeli koostamise etapid

Atmosfääriõhusaaste modelleerimisel on vaja arvestada prognoosimise tüüpi ja aega, määrata õhusaasteallikate klass - punkt-, lineaarne, piirkondlik jne, samuti saasteallikate territoriaalne paiknemine.

Atmosfääris toimuvate protsesside modelleerimise lähenemisviiside klassifikatsioon on näidatud joonisel fig. 2.

Üks õhusaaste mudelitüüpe on mudelid, mis põhinevad atmosfääris toimuvate füüsikaliste protsesside matemaatilisel kirjeldusel. Sarnased on turbulentse difusiooni võrrandi lahendi põhjal ehitatud mudelid (joonis 3).

Nendes mudelites kirjeldatakse saasteaine transpordi ja difusiooni füüsikalisi nähtusi atmosfääriõhus võrrandiga

kus C on saasteaine kontsentratsioon, on turbulentse difusiooni koefitsiendid, on õhu liikumiskiiruste keskmistatud välja vektor; QC on saasteallikas.

Võrrandi (1) lahendamise ülesande matemaatiliseks formuleerimiseks on vaja seada alg- ja piirtingimused, mille valik tuleneb saasteallika tüübist ja pinnase omadustest.

Võrrandi (1) lahendus on võimalik saada ainult teatud eelduste ja piirangute korral või kasutades numbrilisi meetodeid.

Riis. 2. Atmosfääri õhusaaste mudelite klassifikatsioon

Riis. 3. Turbulentse difusiooni võrrandi lahendusel põhinevad mudelid

Eeldades võrrandis (1) saasteainete osakeste õhuvoogudega levimise puudumist, atmosfääri ebahomogeensust ja samuti eeldades, et saasteallikas asub väljaspool piirkonda, saame võrrandi

(2)

Selle võrrandi põhilahendus on Gaussi kõver ja seda kasutatakse "pooli" ja "tõrviku" mudelites.

Pooli mudel eeldab, et saasteallikas on hetkeline. Saasteainete heitkoguste transport tuule mõjul on kujutatud liikuvas koordinaatsüsteemis.

Tangle mudel on järgmine:

kus x, y, z - "palli" keskpunkti koordinaadid, mis määravad selle liikumise trajektoori; u, v, w - tuulekiiruste keskmised väärtused x, y, z suundades ajahetkel t; σ x, σ y, σ z - "pooli" suuruse standardhälbed vastavalt suundades x, y, z; Q on saasteaine kogus, mida allikast eraldub ajahetkel t.

"Kuuli" mudelil on mõned puudused, näiteks vajadus arvukate tuulekiiruste mõõtmise järele x, y, z suunas, saasteainete palli parameetrite tuvastamise raskus (keskme kõrgus, mõõtmete kõrvalekalded suundades), ja tarkvara juurutamise keerukus.

Mõelge taskulambi mudelile. Selles mudelis eeldatakse, et allikas on punkt ja töötab pidevalt.

“Tõrviku” mudelit kasutatakse saasteainete emissiooni korral erineva kõrgusega punktallikatest, temperatuuri ja emissiooni iseloomu ei võeta arvesse.

Põletiku mudel näeb välja selline:

kus C (x, y, z, H) on kontsentratsiooni jaotus piki koordinaate x, y, z, Q on saasteaine eraldumise kiirus; u on keskmine tuule kiirus; σ y (x), σ z (x) on "põleti" mõõtmete standardhälbed horisontaal- ja vertikaalsuunas antud x juures, H = h + Dh on põleti tõusu efektiivne kõrgus; h on toru kõrgus; Dh - tõrviku tõus selle ujuvuse tõttu.

Mudeli kaalumisel võtame arvesse järgmisi eeldusi:

Vaadeldaval alal on ilmastikutingimused ühtlased ega muutu ajas;

Saasteainega keemilisi reaktsioone ei toimu;

Saasteaine ei imendu pinnasesse;

Vaadeldavas piirkonnas on pind tasane.

"Tõrviku" mudel on suhteliselt lihtne ja võimaldab arvutada saasteainete kontsentratsiooni piiratud arvu parameetrite abil, mis määratakse eksperimentaalselt, mis on selle peamine eelis. Uurimiskogemus näitab, et seda mudelit saab rakendada 70% meteoroloogilistest olukordadest.

Kastimudelit kasutatakse suurtest pinnaallikatest pärineva saasteaine taseme ligikaudseks hindamiseks.

Sellel mudelil on vorm

kus l on "kasti" laius, h on kõrgus, C on "kasti" tagumise (tuulesuunalise) seina keskmine kontsentratsioon; u on keskmine tuule kiirus läbi "kasti".

Kui kasutada difusioonivõrrandi lahendamiseks numbrilisi meetodeid, saadakse "lõpliku erinevuse" mudelid. Sel viisil saadud mudelid ei sõltu allikate, keskkonna ja piirtingimuste parameetritest.

Nende mudelite peamiseks puuduseks on raskused nende stabiilsuse ja täpsuse määramisel, samuti arvutusvigade suur tõenäosus.

Selles artiklis käsitletakse "tõrviku" mudeli tarkvara rakendamist. Programm käivitatakse C ++ keeles Borland C ++ Builder 6.0 arenduskeskkonnas.

Programmi "Õhusaaste mudel" menüü koosneb kolmest punktist: Fail, Arvutus, Abi. Menüüelementide sisu on näidatud joonisel fig. 4. Programm võimaldab nii arvutusparameetreid failist laadida kui ka klaviatuurilt sisestada. Samuti annab üksikasjalikud juhised programmiga töötamiseks.

Programmi peaaken koosneb kolmest alast parameetrite täitmiseks ja ühest arvestuslike tulemuste kuvamiseks. Vasakpoolses ülanurgas on väljad atmosfääri parameetrite sisestamiseks: tuule kiirus ja suund. Paremal on ala saasteallikate parameetrite sisestamiseks. Programmi käivitamisel seatakse sisestusväljale "Allika number" väärtus "1". Järgmisena täitke allika koordinaatide, saastemäära, toru kõrguse ja leegi kõrguse väljad. Nupu “Salvesta” vajutamine salvestab praeguse allika parameetrid, lähtestab sisestusväljade väärtused ja muudab automaatselt välja “Allika number” numbri järgmiseks väärtuseks.

Riis. 4. Menüüpunktide sisu

Riis. 5. Peaaken

Alumises vasakpoolses osas on väljad mõõtepunkti koordinaatide sisestamiseks. Pärast kõigi andmete täitmist iga allika kohta klõpsake nuppu "Arvuta".

Peaakna allosas on väli tulemuste kuvamiseks. See väli akumuleerib iga mõõtepunkti saasteainete arvutatud kontsentratsioonide väärtused. Programmi tulemused saab salvestada tekstifaili. Selles failis on iga mõõtepunkti tulemused: sisestatud atmosfääri parameetrid, saasteallikate arv ja nende parameetrid vastavalt seerianumbrile, samuti mõõtepunkti koordinaadid.

Sisendfail parameetrite laadimiseks peab sisaldama etteantud järjekorras järgmisi andmeid: tuule kiirus, tuule suund, mõõtepunkti koordinaadid kolmes suunas, allikate arv ja iga allika kohta vastavalt vooluallika number, allika koordinaadid kolmes suunas, reostuskiirus, toru kõrgus, põleti kõrgus.

Programmi põhiaken täidetud sisestusväljade ja viie mõõtepunkti arvutatud tulemustega on näidatud joonisel fig. 5.

Käesolevas töös käsitletakse erinevaid saasteainete leviku mudeleid, mis kirjeldavad atmosfääriõhu seisundit, kasutades erinevaid matemaatilisi lähenemisviise, mis võtavad arvesse saastetüüpe, emissiooniparameetreid, meteoroloogilisi, topograafilisi ja muid saasteainete hajumist mõjutavaid tingimusi. Antud on põhinõuded atmosfääriõhusaaste mudelitele. Vaadeldakse atmosfääri õhusaaste mudelite ehitamise ja klassifitseerimise etappe.

"Tõrviku" mudel on realiseeritud tarkvaras. Väljatöötatud programm annab võimaluse arvutada saasteainete kontsentratsiooni mõõtmispunktis. Simulatsioonis saadud tulemused on eksperimentaalselt kinnitatud.

Tulevikus on plaanis luua automatiseeritud süsteem, mis võimaldab nii operatiivselt prognoosida õhusaaste taset kui ka pikaajalist planeerimist.

Bibliograafiline viide

4.1. Reostuse matemaatilised mudelid

atmosfääriõhk

Turbapõlengute tagajärjel on õhk üleküllastunud turba põlemisproduktidega: see suurendab mitte ainult vingugaasi ja süsihappegaasi sisaldust, vaid ka põlemata saadusi kõige väiksemate saasteainete osakeste kujul. On selge, et sellist olukorda taluvad väga halvasti inimesed, kes põevad kroonilisi bronhopulmonaalseid haigusi: bronhiaalastma, krooniline bronhiit, obstruktiivne kopsuhaigus. Aju- ja südameveresoonkonna probleemidega inimesed kannatavad ka vingugaasi ja süsinikdioksiidi sisalduse suurenemise tõttu õhus. Üldiselt kogevad sudu kahju muidugi kõik.

Andmed kahjulike ainete atmosfääri paiskamise kohta 1 tonni loodusliku niiskusturba põletamisel on toodud tabelis. 4.1.

Tabel 4.1 Turba põlemissaadused Ained Heitkoguste mass (kg / t looduslik kütus) Tahked ained (tahm, anorgaaniline tolm, SiO2) 32, vääveldioksiid (SO2) 1, süsinikoksiid (CO) 24, lämmastikdioksiid (NO2) 1 , probleemid Keskkonnakvaliteedi juhtimine on lahutamatult seotud kahjulike lisandite transpordi ja difusiooni protsesside matemaatilise modelleerimisega. Matemaatiliste meetodite kasutamise edukus üksikülesannete lahendamisel sõltub suuresti uuritavas keskkonnas toimuvate reaalsete protsesside kirjeldamiseks kasutatavate mudelite adekvaatsusest. Teosed on pühendatud atmosfääri õhusaaste matemaatiliste mudelite väljatöötamisele ja kasutamisele.

Keskkonnareostuse matemaatilise mudeli koostamist lihtsustab selle loomise protsessi vormistamine konkreetse objekti suhtes. Üldjuhul, olenevalt ülesannetest, mille lahendamiseks matemaatilisi mudeleid kasutatakse, nende struktuurist, uuritava nähtuse detailsusest ja kasutatud eksperimentaalse informatsiooni hulgast, võib keskkonnareostuse matemaatilised mudelid jagada statistilisteks ja difusioonimudeliteks. Igal lähenemisviisil on oma eelised ja puudused ning see sõltub suuresti sellest, kui piisavad on uuritava saasteprotsessi tingimused.

Juba esimestes atmosfääri difusiooni käsitlevates töödes toodi välja kaks lähenemist segu pinnakihis levimise teoreetilistele uuringutele. Üks neist oli seotud A. Robertsi tööga, mis põhines konstantsete koefitsientidega turbulentse difusiooni võrrandi lahendamisel. Teine lähenemisviis, mille töötas välja O. Setton, oli statistilisel alusel saadud valemite kasutamine allikast pärineva lisandi kontsentratsiooni määramiseks.

Settoni järgi kirjeldab lisandite jaotumist punktallika läheduses eri suundades Gaussi seadus.

Esialgu sai Setton maapealsete allikate jaoks valemi, mida seejärel kinnitasid Nortonis (Inglismaa) tasakaalutingimustes suhteliselt lühikeste vahemaade (mitusada meetrit) tehtud vaatluste tulemused. Seejärel rakendati seda valemit ilma piisava põhjenduseta ja kõrgmäestikuallika puhul.

Statistilised mudelid ehk nn musta kasti mudelid erinevad selle poolest, et nende struktuur ja parameetrid määratakse mõõtmisinfo põhjal etteantud kriteeriumi minimeerides. Selliseid mudeleid on kaks põhirühma: esimest iseloomustab mudeli struktuuri a priori teadmiste puudumine, teadlane arendab selle mitme võimaliku struktuuri järjestikuse kontrollimise tulemusena; teise puhul saab mudeli struktuuri osaliselt või täielikult määrata materjalibilansi vahekordadest või varem teadaolevate protsesside ja nähtuste kirjelduste põhjal. Selle klassi mudelite eeliseks on lihtsus ja suhteliselt madal tundlikkus uuritavate objektide juhuslike kõikumiste suhtes.

Õhusaaste statistilised mudelid on üles ehitatud varasemate andmete põhjal ja mõnikord tegelikke füüsikalisi protsesse teadmata. Empiirilise vaatlusmaterjali abil tuvastatakse seosed segu kõrge kontsentratsiooni juhtude vahel teatud meteoroloogiliste tingimuste kombinatsiooniga. Statistilised seosed õhusaaste ja meteoroloogiliste parameetrite vahel ei ole aga alati piisavalt tihedad. Statistiliste mudelite kasutamise peamiseks piiranguks on see, et nende kasutamise tingimused võivad erineda tingimustest, milles need on ehitatud. Peamised selliste mudelitega lahendatavad ülesanded on saastetaseme prognoosimine kohtades, kus vaatlusjaamad puuduvad; kontsentratsioonide kõrgete väärtuste esinemise sageduse ja kõrge saastetaseme kestuse prognoos; kontsentratsioonide püsiväärtuse määramine piirkonnas pikaajalise planeerimise probleemide lahendamisel.

Enim levinud on mudelid, mis põhinevad lisandite difusiooni vastavate diferentsiaalvõrrandite lahendamisel. Kuna aga keskkonnaobjektid on väga keerulised süsteemid, millel on tohutult palju omavahel seotud parameetreid, mille kiire hindamine on tavaliselt keeruline, on deterministlike mudelite täpsus piiratud. Need põhinevad keskkonnas toimuvate füüsikalis-keemiliste ja bioloogiliste protsesside uurimisel ning kajastavad nende protsesside arengut ajas. Nende väärikus seisneb nende protsesside põhjus-tagajärg seoste nähtavuses.

Kasutamine on tõhus konkreetsete probleemide lahendamisel, mis on ruumilises ja ajaskaalas lokaalsed. Nende mudelite rakenduspiiride küsimust ei ole veel üksikasjalikult uuritud.

Difusioonivõrrandi numbriliste meetoditega lahendamisel põhinevaid mudeleid on neli peamist tüüpi.

Mudel "mähis" sisaldab hetkelise saasteallika eeldust. Moodustunud pilve tuule mõjul allikast ülekandumise protsessi vaadeldakse liikuvas koordinaatsüsteemis. Mudeli puudused hõlmavad suure hulga meteoroloogiliste andmete nõuet (eelkõige tuule kiiruste mõõtmine kolme koordinaadi järgi), "palli" raskuskeskme esialgse kõrguse määramise raskusi, palli keerukust. arvutusprogramm.

"Tõrviku" mudel põhineb pidevalt toimiva allika eeldusel ja näeb ette põhilise difusioonivõrrandi integreerimise aja jooksul. Mudelile esitatakse järgmised nõuded: meteoroloogilise välja ühtlus ja statsionaarsus horisontaalsuunas; saasteaine ebaolulised füüsikalised ja keemilised muutused selle atmosfääris viibimise ajal; tasane aluspind. Mudeli peamised eelised on selle lihtsus ja võimalus arvutada kontsentratsioonivälju väikese arvu eksperimentaalselt määratud parameetrite põhjal. Mudeli prognoosi täpsus pole aga kõrge. "Tõrviku" mudel on kõige tõhusam kõrgendatud allika jaoks (korsten kõrgusega 100 ... 200 m), samuti pikaajaliste planeerimisprobleemide lahendamiseks, mis põhinevad kontsentratsiooniväljade arvutamisel konkreetse meteoroloogilise jaotuse alusel. parameetrid.

Kastimudelit kasutatakse suurtest pinnaallikatest pärineva saasteaine kontsentratsiooni ligikaudseks hindamiseks. Mudeli koostamisel eeldatakse, et tuule kiirus on sama kõrgusega ning joa difusioon põiki- ja vertikaalsuunas on väike. Need tingimused on täidetud õhusaasteallika piiramisel hoonete, rajatiste, piirkonna topograafiliste tunnuste, inversiooniga. Lisaks ühekordsele „kasti” mudelile on hajutatud heiteallikate kontsentratsioonide hindamiseks teadaolevad võimalused mitme kasti mudelite konstrueerimiseks. Nendel juhtudel jaotatakse atmosfäär “kastide” süsteemiks, mille sees kontsentratsioon ei sõltu koordinaatidest y ja z ning aineosakesed ei liigu keskkonna suhtes. Seejärel arvutatakse "kastide" vahelise lisandi vood ja nende kontsentratsioon igas neist. Alumised "kastid" on piiratud maapinnaga, ülalt inversiooni kõrgusega või suvalise ülemise piiriga.

Lõpliku erinevuse tüüpi mudelid põhinevad õhubasseini lähendamisel, et saada numbriline lahendus kolmemõõtmeliste lahtritega. Nendes mudelites tekkivad probleemid on seotud stabiilsuse, täpsuse, ajakulu ja arvuti mälumahuga. Arvutusvead on sageli märkimisväärsed eelduste süsteemi tõttu (tuule kiiruse püsivus piki kõrgust, horisontaalse ülekande puudumine üle eraldatud mahu piiri jne). Numbriliste meetodite kasutamist takistab kontsentratsioonivälja enda ebahomogeensus, mis saavutab maksimumtaseme allikate läheduses ja väheneb kiiresti nende kauguse suurenedes.

Difusiooniteooria alusel saadud mudelitel on teoreetiline ja praktiline väärtus saasteainete atmosfääris levimise protsesside uurimisel. Nende praktiline rakendamine on aga keeruline esiteks nende olemuslike piirangute tõttu; teiseks meteoroloogiliste parameetrite, maastiku topograafia jms ebakindluse tõttu.

Lisandi transpordi kirjeldus turbulentse difusiooni võrrandi abil viitab tavaliselt ruumis fikseeritud koordinaatsüsteemile ja on seega seotud Euleri karakteristikutega. Atmosfääri difusiooniprotsesside statistilises kirjeldamises lähtutakse enamasti Lagrangi koordinaatsüsteemist. Nende kahe lähenemisviisi vahelise seose loomiseks on oluline uurida turbulentse keskkonna Lagrangi ja Euleri karakteristikute vahelisi seoseid.

NSV Liidus tehtud töödes valiti valdavalt turbulentse difusiooni võrrandi lahendamise tee. Selline lähenemine on universaalsem, võimaldades uurida probleeme erinevat tüüpi allikate, erinevate keskkonnaomaduste ja piirtingimustega. Need asjaolud on väga olulised teooria tulemuste praktilise kasutamise, sealhulgas heitkoguste reguleerimise arendamiseks.

4.2. Meetodid õhusaaste hindamiseks ja nende seos kehtiva reguleeriva raamistikuga Atmosfääriõhk kui aerodispersne süsteem sisaldab erinevas koguses erinevaid loodusliku ja inimtekkelise päritoluga lisandeid. Tavapärane on nimetada saastunud õhku, mis sisaldab lisandeid, mille koostis ja kontsentratsioonid võivad põhjustada kahju inimesele ja keskkonnaobjektidele, loomastikule, taimestikule, hoonetele jne.

Õhusaasteained võivad olla gaasilised ja suspendeeritud vedelate ja tahkete aerosoolide kujul. Õhus leiduvad saasteained võivad olla looduslikku ja inimtekkelist päritolu, tekkinud atmosfääri keemilise (fotokeemilise) vastasmõju tulemusena. Keemiliste muundumiste saadused atmosfääris võivad olla keskkonnale ohtlikumad kui algsed kemikaalid.

Õhusaaste tase sõltub ilmastikutingimustest: temperatuur ja niiskus, valitsevate tuulte suund ja kiirus, temperatuuri inversioon jne. Vastavalt õhu füüsikalistele omadustele muutub selles sisalduvate saasteainete füüsikaline ja keemiline aktiivsus.

Õhukvaliteedi standardite kehtestamine nõuab vastuvõetavate tasemete määratlemist. Keemiliste tegurite lubatud sisalduse standardimine põhineb ideel, et nende tegevuses on künnised. Lävikontsentratsioonide väärtused on suhtelised ja sõltuvad paljudest põhjustest, nii füüsilistest (aine agregatsiooniseisund, keskkond, režiim, tarbimise kestus jne) kui ka bioloogilistest (keha füsioloogiline seisund, vanus, teekond) tarbimisest jne). Erinevad riigid lähenevad saastenormide kohaldamiskoha küsimusele erinevalt: mõnes riigis on normid kehtestatud kahjulike ainete atmosfääriõhku eraldumisele, teises tooraine kvaliteedile, ruumidele.

Mis tahes nähtuse uurimisel saadakse esmalt probleemi kvalitatiivne kirjeldus. Modelleerimisetapis muutub kvalitatiivne esitus kvantitatiivseks. Selles etapis määratakse iga lahendusvariandi muutujate ning sisendandmete ja süsteemi väljundi vahelised funktsionaalsed sõltuvused. Mudelite koostamine on mitteametlik protseduur ja sõltub väga palju teadlase kogemusest, see tugineb alati teatud katsematerjalile. Mudel peaks nähtusi õigesti kajastama, kuid sellest ei piisa – seda peaks olema lihtne kasutada. Seetõttu sõltub mudeli detailsus, selle esitusviis uuringust.

Katsematerjali uurimine ja vormistamine ei ole ainus viis matemaatilise mudeli koostamiseks. Olulist rolli mängib konkreetseid nähtusi kirjeldavate mudelite saamine üldisematest mudelitest. Tänapäeval kasutatakse matemaatilist modelleerimist erinevates teadmisvaldkondades, välja on töötatud palju põhimõtteid ja käsitlusi, mis on üsna üldise iseloomuga.

Matemaatiliste mudelite eelisteks on see, et need on täpsed ja abstraktsed ning annavad infot edasi loogiliselt üheselt mõistetaval viisil. Mudelid on täpsed, kuna võimaldavad teha ennustusi, mida on võimalik võrrelda tegelike andmetega, tehes katset või tehes vajalikke vaatlusi.

Mudelid on abstraktsed, kuna matemaatika sümboolne loogika eraldab need ja ainult need elemendid, mis on olulised deduktiivse arutlusloogika jaoks, välistades kõik kõrvalised tähendused.

Matemaatiliste mudelite puudused seisnevad sageli matemaatilise aparaadi keerukuses. Raskused tekivad tulemuste tõlkimisel matemaatika keelest päriselu keelde. Võimalik, et matemaatilise mudeli suurim puudus on seotud moonutustega, mida saab probleemisse endasse tuua, kaitstes järjekindlalt konkreetset mudelit, isegi kui see tegelikult ei vasta faktidele, samuti raskustega, mis mõnikord tekivad on vaja loobuda mudelist, mis osutus vähetõotavaks. ...

Matemaatika loob tingimused loodusobjektide ja -nähtuste seisundi kvantifitseerimise oskuse arendamiseks, "inimtegevuse positiivsed ja negatiivsed tagajärjed loodus- ja sotsiaalses keskkonnas. Tekstülesanded võimaldavad avada küsimusi keskkonna, selle eest hoolitsemise kohta, ratsionaalne loodusmajandus, selle loodusvarade taastamine ja suurendamine Iga matemaatikakursus võib kaasa aidata keskkonnateadlikkuse kujunemisele.

Matemaatikud erinevad mittematemaatikutest selle poolest, et teadusprobleeme arutades räägivad nad omavahel ja kirjutavad spetsiaalses "matemaatikakeeles": See pole rumalus, see on vajadus, sest matemaatilises keeles näevad paljud väited selgemad ja läbipaistvamad. kui tavakeeles.

Siin on mõned tuttavad väited.

1) "Summa ei muutu tingimuste kohtade muutumisest."

"Kahe sama nimetajaga murru liitmiseks peate lisama nende lugejad ja jätma nimetaja muutmata."

Matemaatik tõlgib tehtud väited matemaatilisse keelde, mis kasutab erinevaid numbreid, tähti (muutujaid), aritmeetilisi märke ja muid sümboleid.

Nii näevad välja kaks matemaatilises keeles tehtud väidet:

1) a + b = b + a; 2)

Matemaatikast tavakeelde tõlkides saadakse pikem lause.

Näiteks matemaatilises keeles kirjutatakse korrutamise jaotusseadus järgmiselt: a (b + c) = ab + ac.

Ja tavakeeles:

"Arvu a korrutamiseks arvude b ja c summaga peate korrutama arvu a iga liikmega kordamööda ja liitma saadud korrutised."

Mida me nimetame "matemaatiliseks mudeliks"?

Algebra tegeleb põhimõtteliselt sellega, et ta kirjeldab matemaatilises keeles erinevaid reaalseid olukordi matemaatiliste mudelite kujul ja siis ei käsitleta mitte reaalseid olukordi, vaid neid mudeleid, kasutades erinevaid algebras välja töötatud reegleid, omadusi, seadusi.

Siin on matemaatilised mudelid: mitu reaalset olukorda:

Tegelik olukord Matemaatiline mudel

1. Tüdrukute ja poiste klassis võrdselt a = b

2. Tüdrukuid on 2 rohkem kui poisse a - b = 2 või a = b 2 või a-2 = b

3 Kui klassist lahkub 3 tüdrukut, siis poisid b = 3 (a-3)

muutub 3 korda suuremaks

Tekib küsimus, milleks on reaalses olukorras vaja matemaatilist mudelit, mida see meile peale lühikese ilmeka tähistuse annab? Sellele küsimusele vastamiseks lahendame järgmise probleemi.

3 päeva Tüdrukuid on klassis kaks korda rohkem kui poisse. Kui sellest klassist lahkub kolm tüdrukut ja tuleb kolm poissi, siis on tüdrukuid 4 rohkem kui poisse. Kui palju õpilasi selles klassis on?

Lahendus. Olgu x poiste arv klassis, siis 2x on tüdrukute arv. Kui kolm tüdrukut lahkuvad, siis (2x-3) tüdrukud jäävad. Kui tuleb kolm poissi, siis on (x + 3) poisse. Tingimuste kohaselt on tüdrukuid 4 rohkem kui poisse. Matemaatilises keeles on see kirjutatud nii: (2x-3) - (x + 3) = 4. See võrrand on ülesande matemaatiline mudel. Kasutades võrrandite lahendamiseks meile teadaolevaid reegleid, saame järjestikku:

2x-3-x-3 = 4 (sulgude avamine), x-6 = 4 (antud olid sarnased terminid), x = 6 + 4, x = 10.

Nüüd saame vastata probleemi küsimusele. Klassis on 10 poissi, mis tähendab 20 tüdrukut (mäletate, neid oli seisukorra järgi kaks korda rohkem), mis tähendab, et klassis on 30 õpilast. Kui märkasid, siis ülesande lahendamise käigus oli arutluskäik selgesti jagatud kolme etappi.

Esimeses etapis koostati matemaatiline mudel (võrrandi (2x-3) - (x + 3) = 4 kujul.

Teises etapis oma teadmisi rakendades lahendasime selle mudeli või õigemini viisime selle kõige lihtsamale kujule (x = 10).

Selles etapis me ei mõelnud tüdrukutele ega poistele, vaid tegime "puhtalt" matemaatilisi tehteid.

Kolmandas etapis kasutasime saadud lahendust ülesande küsimusele vastamiseks.

Rohelisemaks muutev matemaatika aitab õpilastel saada teadmisi ümbritseva maailma ja selle keskkonnaprobleemide kohta.

1. Mets – atmosfääri korrastatus. Üks hektar kuuseistandusi suudab aastas kinni hoida kuni 32 tonni tolmu, mänd kuni 35 tonni, jalakas kuni 43 tonni, tamm kuni 54 tonni, pöök kuni 68 tonni. Mitu tonni tolmu saab 10 hektarit kuusemetsa säilitada 3 aastaga? 3 hektarit tamme 6 kuuga?

2. Väikseima nirega voolab vigasest kraanist välja 150 liitrit vett päevas.

A) Mitu liitrit vett võib 10 päeva jooksul kaotada 20 peret, kui iga pere korteris on vähemalt üks kraan rikkis? b) Üks 5-6 cm pikkune oder puhastab temperatuuril 20 °C kuni 16 liitrit vett päevas. Kui kaua peab ta töötama, et kaotatud vesi taastada?

3. Teadlased ja spetsialistid on kuulutanud Kalmõkkia ökoloogilise katastroofi piirkonnaks. Liikuvate liivade pindala Kalmõkkias on 560 tuhat hektarit ja suureneb igal aastal veel 40 tuhande hektari võrra. Teades, et Kalmõkkia pindala on 76 tuhat km3, arvutage välja, mitu aastat tekib Euroopasse inimese süül tõeline kõrb?

4. Kui suur on kõigi maailma metsade pindala, kui meie riigi metsade pindala on 791,6 miljonit hektarit, mis on viiendik kõigist maailma metsadest?

Vaatlused ja arvutused on näidanud, et 18 cm paksune mullakiht uhutakse ära 15 aastat kasutamata, põllukultuuride alt 3,5 korda aeglasemalt kui kesa all ja metsa all 150 korda aeglasemalt kui põllukultuuride all. Tehke kindlaks, kui palju aeglasemalt uhutakse maha metsaalune mullakiht kui kesa all?

Väikeselehine pärn elab metsas kuni 400 aastat, linnatingimustes on seda 2,5 korda vähem. Mitu aastat võib pärn elada linnas? Miks teie arvates puude eluiga linnas väheneb?

Looduslik radioaktiivne taust mõjutab iga inimest. Sise- ja väliskiirituse tulemusena saab inimene aasta jooksul keskmiselt 0,1 remi doosi. Kui palju kiirgust inimene elu jooksul saab. Ilma suurema riskita elu jooksul võib inimene saada 35 rem.)

Praegu hõivavad metsad planeedil umbes 40 miljonit km2. See väärtus väheneb 2% aastas. Millal jääb planeet ilma "kopsudeta", kui seda protsessi ei peatata?

9. Aafrikas moodustasid metsad varem 60% territooriumist, praegu - ainult 17%. Mitu miljonit km2 on Aafrika metsade pindala vähenenud, kui selle territoorium on 30,3 miljonit km2?

Siberis raiutakse aastas maha 600 tuhat hektarit metsa ja sama palju hukkub tulekahjudes. Taastage kunstlikult 200 tuhat hektarit aastas. (Raadamise kompenseerimiseks tuleb aastas istutada 1,5 miljonit hektarit metsa.) Kui suur protsent metsi taastatakse vajalikust?

Maailmas kaevandatakse aastas 1600 miljonit m3 puitu, umbes 20% kogu puidust kasutatakse kütusena.

Mitu kuupmeetrit puitu põletatakse aastas?

Mascarene'i saartel on 28 kohalikust linnuliigist välja surnud 24. Kas see on maailma suurim väljasurnud linnuliikide protsent?

Karmil talvel võib metsas hukkuda kuni 90% lindudest. Kui metsas oli 3400 lindu, siis kui palju jäi? Mis on nende surma peamine põhjus?

Siberi männi (seedri) asumine sinna, kus on olnud raiet või põlenguid, on suuresti tingitud pähklipureja linnust, kes peidab pähkleid metsaalusesse, luues endale varusid. Tavaliselt leiab pähklipureja ainult 20% oma varudest ja ülejäänud tärkavad. Mitu kohta on pähkleid idanemiseks, kui pähklipureja korraldab end 25 kohas?

Pinnase erosiooni tagajärjel väheneb mullaviljakus, põhjavee tase, jõed muutuvad madalaks jne. Viimase 100 aasta jooksul on 27% kõigist haritavatest maadest erodeeritud. Kui palju hektareid see on, kui haritav maa võtab enda alla umbes 4 miljardit hektarit?

Sõidukite saasteainete heitkogused olid 1992. aastal Novgorodi territooriumil 72 tuhat tonni, sealhulgas: süsinikoksiid - 58 tuhat tonni, süsivesinikud - 10 tuhat tonni, lämmastikoksiidid - 4 tuhat tonni.

Määrake kõigi nende ainete protsent heitkogustest.

1928. aastal paljastas professor BP Tokin paljude metsataimede liikide väärtusliku omaduse: eraldada lenduvaid aineid (fütontsiide), mis on võimelised hävitama mitmeid patogeenseid mikroorganisme. Kui tööstuslinnade õhk sisaldab 1 m3 kohta 50 000 bakterit, siis metsas on tänu fütontsiidide toimele vaid 200 bakterit. Mitme protsendi võrra väheneb bakterite arv metsatsooni õhus?

Alates kogu värske vee tarbimisest kolmapäeval. Aasias (117 037 mln m3) moodustab tööstus 49%, põllumajandus 34%, elamumajandus ja kommunaalteenused 13% ning transport 4%.

Tööstuses kulub suurem osa veest energiasektoris (umbes 60%). Mitu liitrit vett kasutab energia?

Alatoitunud inimeste arv oli 1992. aastal üle 500 miljoni ja sajandi lõpuks tõusis see 532 miljonini (ÜRO ekspertide hinnangul). Mitme protsendi võrra on allpool vaesuspiiri elavate inimeste arv kasvanud?

Igast 100 arengumaade perekonnast elab saartes ja slummides 72 ning Aafrikas kuni 92. Nende asulate omadused peegelduvad nende nimedes: Ladina-Ameerikas - (seened), prantsuskeelses Aafrikas - (konservitööstuslinnad). ). Kui suur on nende perede protsent, kellel puuduvad elementaarsed sanitaar- ja hügieenitingimused? Millised keskkonnakaitse ja inimeste tervise probleemid sellega seoses esile kerkivad?

21. Jõed ja metsad kannatavad tööstusreostuse all. Näiteks Rootsi territooriumil on üle 100 tuhande järve, millest 18 tuhat on "surnud" veekogud, mis on ilma jäänud. Mitu protsenti kõigist järvedest

Kas Rootsi surnud järved?

22. Umbes 10 tuhat aastat tagasi oli Maa kaetud lõputute metsadega, mille pindala oli üle 6 miljardi hektari. Metsa haritavaks maaks ja karjamaaks raiumine ning tööstuslik raie on vähendanud metsa pindala kolmandiku võrra. Mitme protsendi võrra on metsa pindala vähenenud?

23. Ühiskonna vajaduste laiendamine, alates XVI sajandist. , kiirendas metsade hävitamist Lääne-Euroopas. Seega oli metsade pindala Prantsusmaal, mis kunagi hõlmas 80% riigi territooriumist, juba 1789. aastaks vähenenud 14%-ni. (Ajaloo miinimumnäitaja.) Millise ala hõivasid Prantsusmaa metsad 18. sajandi lõpuks? ?

24. Venemaal langeb kogu mageveehaardest (117 037 mln m3) kõige rohkem tööstuse, põllumajanduse ning elamumajanduse ja kommunaalteenuste osa. Olles otsustanud proportsioonid, saate teada, kui palju see protsentides on.

Tööstus: x: 28 = 7:4

Põllumajandus: 2: x = 6: 102

Kommunaalteenused: 9,1: 4,2 = x: 6

25. Hinnanguliselt kulub normaalseks eluks tööstuslinnas iga elaniku kohta 25 m2 haljasala. Kui suur peaks olema Novgorodi linna haljasalade ala, kui seal elab umbes 248 tuhat inimest? (Haljasel tänaval on õhus tolmusisaldus kolm korda väiksem kui puudeta tänaval.) Kas teie arvates on meie linnas piisavalt haljasala?

26. Suurim oht ​​on biosfääri saastumine inimtegevuse tagajärjel. Kuna radioaktiivne kiirgus võib põhjustada inimorganismis tõsiseid muutusi, peaks igaüks teadma lubatud doose. Millistes piirkondades võib aastane kiirgusdoos olla normist suurem?

450 rem raske kiiritushaigus (50% kokkupuutunute surm)

100 rem on madalam arengutase. kerge kiiritushaigus

75 rem lühiajalised väikesed muutused vere koostises

30 rem kiiritus koos mao fluoroskoopiaga

25 rem lubatud hädaabi (ühekordne)

personali kokkupuude

10 rem lubatud hädaabi (ühekordne)

elanikkonna kokkupuude

5 rem Personali lubatud kokkupuude uurimiskeskuses aastas

3 rem kiiritus hambafluoroskoopiaga

500 mrem elanike lubatud kiiritus aastas

100 mrem taustkiirgust per

1 mkrem vaatab telekast üht hokimängu

27. 50% organismide jaoks surmav kiirgusdoos tunnis on 400 rem - inimestele, 1000-2000 rem - kaladele ja lindudele, 1000-150 tuhat rem - taimedele, 100 tuhat rem - putukatele. Koostage tulpdiagramm.

28. "Miljonärilinnade" arv: XIX sajandi keskel. - 4; aastal 1920 - 25; aastal 1960. -140, praegu umbes 200. Joonistage miljonärilinnade arvu kasvu tulpdiagramm.

29. Linnaökoloogia probleem on ennekõike erinevate saasteainete keskkonda eraldumise vähendamise probleem. Paberi lagunemine looduslikus keskkonnas võtab aega kuni 10 aastat, plekkpurgil kuni 90 aastat, sigaretifiltril kuni 100 aastat, kilekotil kuni 200 aastat, plastikul kuni 500 aastat ning klaasi puhul kuni 1000 aastat. Pidage seda meeles enne, kui viskate kilekoti või pudeli metsa. Koostage sobiv tulpdiagramm.

30,20 kg vanapaberit säilitab 1 suur puu, 1 tonn - 0,5 hektarit keskealist metsa. Vanapaberi taaskasutusprotsent: - Jaapan - 50%;

Rootsi-40%; Ladina-Ameerika - 32%; USA - 29% Venemaa - 19%;

Aafrika - 17%.

Joonistage tulpdiagramm, mis võrdleb vanapaberi ringlussevõttu eri riikides.

31. Selgroogsete ökoloogiline väljasuremisoht: elupaikade hävimine - 67% liikidest; ülekasutamine – 37% liikide puhul; uute liikide sissetoomine, mis hõivasid eelmiste niššide - "19% liikidest; muud ohutegurid - 10% liikidest.

Joonistage tulpdiagramm, et võrrelda erinevate liikide väljasuremise põhjuseid. -,

32. Maailma energiatarbimise struktuur: kivisüsi - 28%, nafta - 33%, gaas - 18%, hüdroenergia - 6%, tuumaenergia - 4%, mittekonventsionaalsed allikad - 0,4%. Koostage maailma energiatarbimise tulpdiagramm, Rääkige meile ebatavalistest energiatootmisallikatest.

väärtused

33. Koostage Maa rahvaarvu kasvu dünaamika graafik, kasutades järgmisi andmeid: XIX sajandil. Märgiti 1 miljard elanikku, 2 miljardit - 1920. aastate lõpus (umbes 110 aasta pärast), 3 miljardit - 50ndate lõpus (pärast 32 aastat), 4 miljardit - 1974. aastal (pärast

14 aastat), 5 miljardit - 1987. aastal (pärast 13 aastat), 1992. aastal oli rahvaarv üle 5,4 miljardi inimese. ÜRO ekspertide sõnul XXI sajandi alguseks. see jõuab 6 miljardi inimeseni. Millised tegurid mõjutavad inimeste sündimust, tervislikku seisundit, suremust ja oodatavat eluiga?

34. Teadaolevalt viidi rahvaloendus läbi Egiptuses ja Hiinas juba enne meie ajastut. Lahendades ruutvõrrandi 4a2 - 24a + 36 = 0, saate kindlaks teha, mis aastatuhandel eKr see oli. e.

35. Statistiliste andmete põhjal on võimalik kindlaks teha piirkonnad, kus reostunud veekogud on maksimaalselt välja lastud: need on Krasnodari territoorium ja Moskva. Kui mitu protsenti kogu saastatud veekogusest need piirkonnad annavad, saate teada võrrandi x2 - 19x + 88 = 0 lahendamisel.

36. Happelised sademed hävitavad marmorist ja muudest materjalidest konstruktsioone. Aastatuhandeid seisnud Kreeka ja Rooma ajaloomälestised on viimastel aastatel hävinud otse meie silme all. "Maailma ulgumine" kuulub Šoti linnale, kus 10. aprillil 1974 sadas vihma, mis meenutas rohkem lauaäädikat kui vett. Lahendage võrrandid suuliselt ja lugege selle "kuulsa" linna nimi.

[Pitlochry. ]

x2 = 0,49 Juured JA

x2 + 16 = 0 28 X

2x2 - 4 = 0 16 0

2-8 = 0-2; -8 R

(x + 5) 2 = 9 ± 0,7 p

4x2 - 4 = 0 36 l

44. Üks rukkikõrv sisaldab kuni 66 tera. Idanemisvõime kestab kuni 32 aastat. Arvutage 10 rukkikõrva saak 5 aasta jooksul.

45. Tuur elab 50 aastat. Igal aastal muneb ta 300 tuhat muna, kudedes oma elu jooksul üle 15 miljoni. Loendage 3 emase potentsiaalset järglast 10 aasta jooksul.

46. ​​Farmis toideti lehmi mitu päeva kahte tüüpi söötaga. 1 sentner esimest tüüpi sööta sisaldab 15 kg valku ja 80 kg süsivesikuid. 1 sentner teist tüüpi sisaldab 5 kg valku ja 30 kg süsivesikuid. Mitu senti on iga söödatüüp, kui kogu sööt on 10,5 sentimeetrit valku ja 58 senti. süsivesikuid?

Valgu süsivesikud

115 kg 80 kg

2 5 kg 30 kg kokku: 10,5 c. 58 c.

Olgu x sentimeetrit sööta 1 tüüpi, y c. - teist tüüpi sööt. Võttes arvesse tingimust, koostame võrrandisüsteemi:

0,15x + 0,05 a = 10,5

0,8x + 0,3 a = 58

Olles selle lahendanud, saame: x = 50, y = 60

Kolm jäära ja lehm söövad päevas 11 kg segasööta ning 1 jäär ja 3 lehma - 17 kg. Mitu kg segasööta söövad 1 lammas ja 1 lehm eraldi päevas?

Päevaratsioon: Loomade arv Söödud toit

Lambad x 11 kg 33 x

Lehmad

Lambad x 17 kg 1 x

Lehmad

Koostame võrrandisüsteemi: 3x + y = 11 x + 3y = 17

Olles selle lahendanud, saame: x = 2, y = 5

Vastus: 2 kg - jäär sööb, 5 kg - lehm.

Kaks töölist valmistasid 131 detaili. Neist 65 detaili valmistas 1 töötaja ja selleks kulus tal 1 päev vähem kui teisel. Ühel päeval teeb esimene töötaja kaks osa rohkem kui teine. Mitu detaili tegid töötajad meeskonnatöö päeva jooksul?

Tootlikkuse ori Töö

1 (x + 2) 65 / (x + 2) 65

2 x66 / x66 kuna esimese töötaja aeg on ühe päeva võrra väiksem kui teise oma, teeme võrrandi 66 / x -65 / (x + 2) = 1, lahendades võrrandi, saame: x = 11

Vastus: 24 osa tehti kokku.

Taimestiku ja loomastiku seisund.

Linnapiirkonna olulisim komponent on rohealad (linnametsad, pargid, aiad ja heinamaad) ning neid asustavad putukad, linnud ja loomad. Taimestik kui keskkonda taastav süsteem tagab linna elanikele mugavuse elutingimuste, reguleerib (teatud piirides) õhu gaasilist koostist ja selle saastatuse astet, linnapiirkondade klimaatilisi iseärasusi, vähendab mõju mürategurist ja on esteetilise taju allikas. Näiteks üks hektar metsa annab 10 tuhat kg aastas. puit ja lehed, päikeseenergia sissevooluga aastas 3,8 · 1010 kJ / ha. Iga gramm toodetud aineid sisaldab keskmiselt 19 kJ. Mitu protsenti langemise energiast kasutab mets ära?

Esialgsed andmed: ökosüsteemides on taimede mass kordades suurem kui loomadel. Üldiselt moodustab biomass vaid 0,01% kogu biosfääri massist. Keskmiselt on Maa biomass tänapäevaste andmete kohaselt umbes 2,856 1012 tonni, roheliste maa taimede mass on 97%, loomade ja mikroorganismide mass - 3%. Maakera rohelisi taimi moodustab aastas umbes 100 miljardit. tonni orgaanilist ainet, mis sisaldab umbes 1,8 · 1018 kJ (45 · 1017 kcal) energiat. Samal ajal neelavad nad umbes 1,7 · 108 tonni süsihappegaasi, eraldavad umbes 11,5 · 107 tonni hapnikku ja aurustavad 1,6 · 1013 tonni vett.

Eneseregulatsioon ökosüsteemis Austraalia küülikute loo näitel: Kui mees Euroopast hakkas kolima teistele kontinentidele, võttis ta kaasa lemmikloomad, sealhulgas küülikud. 1859. aastal lasti ühes Austraalia farmis vabaks 12 paari imporditud küülikuid. Austraalia ökosüsteemis oli liiga vähe kiskjaid, et küülikutest toituda. 40 aasta pärast on küülikute arv jõudnud mitmesaja miljoni isendini. Need levisid peaaegu kogu mandril, laastades niite ja karjamaid ning kahjustades riigi majandust.

Seega isereguleerib isendite arv looduslikes ökosüsteemides inimtekkelise teguri mõjul looduslike toiduahelate katkemist, ökosüsteemidesse ebamõistlik sekkumine võib kaasa tuua teatud liikide isendite arvukuse kontrollimatu suurenemise ja loodusliku ökoloogilise häire. kogukonnad.

Linna õhubasseini tugevast saastatusest lämmastikoksiididega, mis koos vääveldioksiidiga on taimedele kõige ohtlikumad, annab tunnistust puude tüvede ja alumiste okste peaaegu laialt levinud “haljastumine”, mille põhjuseks on väikese maa ülekasv. vetikad nende koorel, mis saavad õhu kaudu rikkalikult lämmastikku. Saasteainete kuhjumisel muldadesse ja taimekudedesse kaotavad metsaistandused oma bioloogilist stabiilsust ning säilitades linnades olemasoleva tööstus- ja sõidukite heitkoguste taseme, võivad nad metsaökosüsteemidena lühikese aja jooksul laguneda.

Avalike haljasalade struktuur hõlmab parke (linna-, spetsialiseeritud), linnaosa- ja lasteparke, väljakuid ja puiesteid. Tänavate rohestamine on erilisel kohal linna ökoloogilise seisundi parandamisel, arhitektuurse välimuse aktiivsel mõjutamisel ja jalakäijale suvise vajaliku varjurežiimi tagamisel. Haljasalad peaksid täitma veel üht funktsiooni - elamualade kaitset liiklusmüra eest, kuid mitte, kuna selleks tuleks läbi viia mitmerealine puude istutamine, kus võraalused ruumid hõivavad põõsad.

Veeökosüsteemide modelleerimine.

Teaduse ja tehnika areng, põllumajanduse areng, linnastumine on toonud kaasa loodusveekogude reostuse. Veereostuse probleem on omandanud globaalse iseloomu, globaalsed söestuvad ained satuvad veekeskkonda olenevalt saasteallika tüübist erineval viisil. Need võivad pärineda atmosfäärist; võib põllumajanduspõldudelt ja -maalt kallakute äravooluga uhtuda põhja- ja jõevette; reostus võib olla ka bakteriaalne veetaimestiku arengust ja hukkumisest. Saasteainete sattumine reservuaari võib toimuda pidevalt (ajaliselt) või massilise heite tulemusena punkt- või ruumis hajutatud allikate kujul.

Veereostus.

Inimeste ja loomade bioloogiline veevajadus aastas on 10 korda suurem kui nende enda kaal. Inimese majapidamis-, tööstus- ja põllumajandusvajadused on veelgi muljetavaldavamad. Niisiis, "tonni seebi tootmiseks on vaja 2 tonni vett, suhkrut - 9, puuvillatooteid - 200, terast 250, lämmastikväetisi või sünteetilisi kiude - 600, teravilja - umbes 1000, paberit - 1000, sünteetilist kummi - 2500 tonni vett."

Inimeste kasutatav vesi suunatakse lõpuks tagasi looduskeskkonda. Kuid lisaks aurustunud veele pole see enam puhas vesi, vaid olme-, tööstus- ja põllumajandusreovesi, mis on tavaliselt puhastamata või ebapiisavalt puhastatud. Seega toimub mageveekogude – jõgede, järvede, maismaa ja merede rannikualade – reostus.

Õhusaaste

Õhusaaste on kaks peamist allikat: looduslik ja inimtekkeline.

Looduslik allikas on vulkaanid, tolmutormid, ilmastikuolud, metsatulekahjud, taimede ja loomade lagunemine.

Inimtekkeline, jaguneb peamiselt kolmeks peamiseks õhusaasteallikaks: tööstus, majapidamiskatlad, transport. Kõigi nende allikate osakaal kogu õhusaastes on paikkonniti väga erinev.

Praegu on üldtunnustatud seisukoht, et tööstuslik tootmine saastab õhku kõige rohkem. Saasteallikad on soojuselektrijaamad, mis koos suitsuga eraldavad õhku vääveldioksiidi ja süsihappegaasi; metallurgiaettevõtted, eriti värvilise metallurgia ettevõtted, mis paiskavad õhku lämmastikoksiide, vesiniksulfiidi, kloori, fluori, ammoniaaki, fosforiühendeid, osakesi ning elavhõbeda ja arseeni ühendeid; keemia- ja tsemenditehased. Kahjulikud gaasid satuvad õhku kütuse põletamisel tööstuse, kütte, transpordi, olme- ja tööstusjäätmete põletamise ning töötlemise vajadusteks.

Teadlaste hinnangul (2000) tekib maailmas igal aastal inimtegevuse tagajärjel 25,5 miljardit tonni süsinikoksiide, 190 miljonit tonni vääveloksiide, 65 miljonit tonni lämmastikoksiide, 1,4 miljonit tonni klorofluorosüsivesinikke (freoone), orgaanilisi aineid. pliiühendid, süsivesinikud, sh kantserogeensed (tekitavad vähki).

Kahjulikud inimtekkelise päritoluga lisandid

10 parimat biosfääri saasteainet (UNESCO kuller, jaanuar 1973) 1

dioksiid Tekib kõigi kütuste põlemisel. Selle sisu suurendamine

Süsinik atmosfääris põhjustab selle temperatuuri tõusu, mis on tulvil kahjulikke geokeemilisi ja keskkonnamõjusid.

oksiid Moodustub kütuse mittetäieliku põlemise tagajärjel. Võib rikkuda soojustasakaalu

Ülemise atmosfääri süsinik.

väävlirikas Sisaldub tööstusaurudes. Süvendab

Hingamisteede haigustegaas, taimedele kahjulik. Söövitab lubjakivi ja mõningaid kive.

oksiidid Tekitavad sudu ja põhjustavad vastsündinutel hingamisteede haigusi ja bronhiiti.

lämmastik Soodustab veetaimestiku kinnikasvamist.

elavhõbe Üks ohtlikumaid toidusaasteaineid, eriti merelist päritolu. See akumuleerub kehas ja avaldab kahjulikku mõju närvisüsteemile.

Plii Lisatakse bensiinile. Toimib ensüümsüsteemidele ja ainevahetusele elusrakkudes.

õli Viib kahjulike ökoloogiliste tagajärgedeni, põhjustab planktoniorganismide, kalade, merelindude ja imetajate surma.

DDT ja teised Väga mürgine vähilaadsetele. Tapab kalad ja toiduks kasutatavad organismid

Pestitsiidid kaladele. Paljud on kantserogeensed.

kiirgus Lubatud annuste ületamine põhjustab pahaloomulisi kasvajaid ja geneetilisi mutatsioone.

Kõige tavalisemad õhusaasteained sisenevad sinna peamiselt kahel kujul: kas hõljuvate osakeste (aerosoolide) või gaaside kujul. Kaalu järgi moodustab lõviosa – 80–90 protsenti – kõigist inimtegevusest tulenevatest atmosfääri paisatavatest heitmetest gaasilised heitmed. Gaasireostusel on 3 peamist allikat: põlevate materjalide põletamine, tööstuslikud tootmisprotsessid ja looduslikud allikad.

Vingugaas. See saadakse süsinikku sisaldavate ainete mittetäielikul põlemisel. See satub õhku tahkete jäätmete põletamise tulemusena koos heitgaaside ja tööstusettevõtete heitgaasidega. Aastas satub seda gaasi atmosfääri vähemalt 1250 miljonit tonni Süsinikoksiid on ühend, mis reageerib aktiivselt atmosfääri koostisosadega ning aitab kaasa temperatuuri tõusule planeedil ja kasvuhooneefekti tekkele.

Väävelanhüdriid. See eraldub väävlit sisaldava kütuse põletamisel või väävlit sisaldavate maakide töötlemisel (kuni 170 miljonit tonni aastas). Osa väävliühendeid eraldub kaevanduspuistangutes orgaaniliste jääkide põletamisel. Ainuüksi USA-s moodustas atmosfääri paisatud vääveldioksiidi koguhulk 65% ülemaailmsetest heitkogustest.

Väävelanhüdriid. Tekib vääveldioksiidi oksüdatsiooni käigus. Reaktsiooni lõpp-produktiks on aerosool või väävelhappe lahus vihmavees, mis hapestab mulda ja süvendab inimese hingamisteede haigusi. Väävelhappeaerosooli sadestumine keemiaettevõtete suitsurakettidest on märgatav madala hägususe ja kõrge õhuniiskuse korral. Alla 11 km kaugusel kasvavate taimede lehelabad. sellistest ettevõtetest on need tavaliselt tihedalt kaetud väikeste nekrootiliste laikudega, mis on tekkinud kohtades, kus väävelhappe tilgad settivad. Värvilise ja musta metallurgia pürometallurgia ettevõtted, samuti soojuselektrijaamad paiskavad igal aastal atmosfääri kümneid miljoneid tonne väävelanhüdriidi.

Vesiniksulfiid ja süsinikdisulfiid. Need sisenevad atmosfääri eraldi või koos teiste väävliühenditega. Peamised heitkoguste allikad on tehiskiudu, suhkrut, koksikeemiat tootvad tehased, naftatöötlemistehased ja naftaväljad. Teiste saasteainetega suhtlemisel oksüdeeruvad need atmosfääris aeglaselt väävelanhüdriidiks.

Lämmastikoksiidid. Peamised emissiooniallikad on lämmastikväetisi, lämmastikhapet ja nitraate, aniliinvärve, nitroühendeid, viskoossiidi, tselluloidi tootvad ettevõtted. Lämmastikoksiidide hulk atmosfääri paisatakse 20 miljonit tonni aastas.

Fluoriühendid. Saasteallikad on ettevõtted, mis toodavad alumiiniumi, emaile, klaasi, keraamikat, terast, fosforväetisi. Fluoritud ained satuvad atmosfääri gaasiliste ühendite kujul - vesinikfluoriid või naatrium- ja kaltsiumfluoriidi tolm. Ühendeid iseloomustab toksiline toime. Fluoriidi derivaadid on võimsad insektitsiidid.

Klooriühendid. Paisatakse atmosfääri keemiatehastest, mis toodavad vesinikkloriidhapet, kloori sisaldavaid pestitsiide, orgaanilisi värvaineid, hüdrolüüsialkoholi, valgendit, soodat. Atmosfääris leidub neid kloorimolekulide ja vesinikkloriidhappe aurude seguna. Kloori mürgisuse määrab ühendite tüüp ja nende kontsentratsioon. Metallurgiatööstuses paiskuvad raua sulatamisel ja teraseks töötlemisel atmosfääri mitmesuguseid raskemetalle ja mürgiseid gaase. Seega eraldatakse 1 tonni malmi kohta lisaks 12,7 kg. vääveldioksiidi ja 14,5 kg tolmuosakesi, mis määravad arseeni, fosfori, antimoni, plii, elavhõbeda ja haruldaste metallide aurude, vaiguainete ja vesiniktsüaniidi ühendite koguse.

Lisaks gaasilistele saasteainetele eraldub atmosfääri suur hulk tahkeid osakesi. Need on tolm, tahm ja tahm. Looduskeskkonna saastamine raskmetallidega on väga ohtlik. Plii, kaadmium, elavhõbe, vask, nikkel, tsink, kroom, vanaadium on muutunud tööstuskeskuste õhu praktiliselt püsivateks komponentideks.

Aerosoolid on õhus hõljuvad tahked või vedelad osakesed. Mõnel juhul on aerosoolide tahked komponendid organismidele eriti ohtlikud ja põhjustavad inimestel spetsiifilisi haigusi. Atmosfääris tajutakse aerosoolsaastet suitsu, udu, udu või uduna. Märkimisväärne osa aerosoolidest moodustub atmosfääris tahkete ja vedelate osakeste vastastikusel kokkupuutel või veeauruga. Aerosooliosakeste keskmine suurus on 1-5 mikronit. Maa atmosfäär siseneb aastas umbes 1 kuupmeetrini. km tehistolmuosakesi. Suur hulk tolmuosakesi tekib ka inimese tootmistegevuse käigus.

Peamised kunstliku aerosoolõhusaaste allikad on kõrge tuhasisaldusega kivisütt tarbivad soojuselektrijaamad, töötlemistehased, metallurgia-, tsemendi-, magnesiidi- ja tahmatehased. Nendest allikatest pärit aerosooliosakestel on väga erinevaid keemilisi koostisi. Kõige sagedamini leidub nende koostises räni, kaltsiumi ja süsiniku ühendeid, harvemini metallioksiide: raud, magneesium, mangaan, tsink, vask, nikkel, plii, antimon, vismut, seleen, arseen, berüllium, kaadmium, kroom, koobalt, molübdeen, aga ka asbest.

Järeldus.

Üldjoontes võimaldab keskkonnaolukorra ja keskkonnakaitseliste tegevuste analüüs järeldada, et keskkonnaressursside uuendamiseks on vaja välja töötada ja rakendada ühtne keskkonnaprogramm. Olulisim ülesanne on süsteemse keskkonnahariduse juurutamine koolides, kesk- ja kõrgkoolides, avalikkuse teadlikkuse tõstmine läbi meedia.

Ökoloogiline kriis ei ole tänapäeval enam vaid ühe piirkonna, riigi või kontinendi probleem. Järjekordsete põlvkondade ellujäämise probleemid võtavad üha visamalt enda valdusesse Maa kodanike mõistuse ja südame. Inimesed hakkavad mõistma, et ainult pinnase, vee ja õhu saastamise vastu võitlemisest ei piisa. Palju kohutavam on vaimne saastatus, mis tekitab hirmu, vihkamise, küünilisuse, usaldamatuse õhkkonna teeseldud optimismi ja oletatava rahulolu taustal, varjates ükskõiksust teiste leina vastu.

Muutused looduses on vältimatud, kuid looduse piiramatu vallutamise ideoloogia on ebamoraalne ja hävitav. Inimkonna ellujäämise väljavaated on seotud looduse, ühiskondade ja inimeste vastastikuse arenguga. Igasugust sotsiaalset ja teaduslis-sotsiaalset ja teaduslikku uurimistööd tuleks hinnata nende keskkonnaalase tähtsusega. Võim looduse üle pöördub inimese vastu, kui keskkonnaohutust eiratakse hetkekasu nimel. Looduse muutumine on lubamatu, arvestamata võimalikke keskkonnamõjusid. Keskkonnaprobleeme pole tänapäeval tekkinud. Kuid tänaseks on olukord järsult halvenenud: iga minutiga kaob planeedilt 23 hektarit metsa ja kolm bioloogilist liiki.

Seetõttu, pöörates suurt tähelepanu ökoloogiale, püüab inimene ennekõike ennast säilitada. Ennast säästes tuleb aga säästa loodust.

Ilma inimteadvuse muutumiseta jäävad aga kõik looduskeskkonna säästmise plaanid vaid headeks soovideks. Hariduse üks ülesandeid on keskkonnateadlikkuse kujundamine. See pole mitte ainult armastus ja austus kõige elava vastu, vaid ka isiklik vastutustunne ümberringi toimuva eest, vajadus tegutseda.

Õhus leiduvate kahjulike ainete kontsentratsioonide ruumilise varieeruvuse kohta teabe saamiseks ja katseandmete põhjal õhusaaste kaardi koostamiseks on vaja süstemaatiliselt võtta õhuproove tavalise ruudustiku sõlmpunktidest sammuga ei rohkem kui 2 km. Selline ülesanne on praktiliselt võimatu. Seetõttu kasutatakse kontsentratsiooniväljade konstrueerimiseks atmosfääriõhus lisandite hajumise protsesside matemaatilise modelleerimise meetodeid, mida rakendatakse arvutis. Matemaatiline modelleerimine eeldab usaldusväärsete andmete olemasolu meteoroloogiliste tunnuste ja heiteparameetrite kohta. Mudelite rakendatavust reaalsetes tingimustes kontrollitakse võrgu- või spetsiaalselt organiseeritud vaatluste andmete põhjal. Arvutatud kontsentratsioonid peaksid olema samad, mis proovivõtukohtades täheldati.

Mudeliks võib olla mis tahes algoritmiline või analoogsüsteem, mis võimaldab simuleerida lisandite hajumise protsesse atmosfääriõhus.

Meie riigis on eeskujuks professor M.E. Berland. Selle mudeli kohaselt määratakse pidevalt töötavatest allikatest pärinevate kahjulike ainete emissiooniga atmosfääriõhu saastatuse määr kahjulike ainete ühe pinnakontsentratsiooni (C m) suurima arvutusliku väärtusega, mis määratakse teatud kaugusel (xm). ) heitepunktist ebasoodsate ilmastikutingimuste korral, kui tuule kiirus jõuab ohtliku väärtuseni (V m) ja pinnakihis toimub intensiivne turbulentne vahetus. Mudel võimaldab arvutada ühekordsete lisandite maksimaalsete kontsentratsioonide välja maapinnal, kui need eralduvad ühest allikast ja allikate rühmast, kuumutatud ja külma emissiooniga, ning võimaldab samaaegselt arvestada ka mõju. heterogeensetest allikatest ja arvutada kogu õhusaaste paiksetest ja mobiilsetest allikatest pärinevate heitkoguste summa põhjal.

Maksimaalsete kontsentratsioonide väljade arvutamise algoritm ja kord on toodud "Ettevõtete heitkoguste kahjulike ainete kontsentratsioonide arvutamise metoodikas. OND - 86" ja arvutusprogrammide vastavates juhendites.

Arvutis tehtud arvutuste tulemusena saadakse järgmine:

• · Maksimaalne lisandite kontsentratsioon arvutusvõrgu sõlmedes, mg / m 3;
• · Maksimaalsed pinnakontsentratsioonid (C m) ja nende saavutamise kaugus (x m) kahjulike ainete heiteallikate puhul;
• · peamiste emissiooniallikate panuse osakaal arvutusvõrgu sõlmedes;
• · Atmosfääri õhusaaste kaardid (fraktsioonides MPC mr);
• · Sisendandmete väljatrükk saasteallikate, meteoroloogiliste parameetrite, piirkonna füüsiliste ja geograafiliste iseärasuste kohta;
• · Nimekiri allikatest, mis annavad suurima panuse õhusaaste tasemesse;
• · Muud andmed.

Linnade suure saasteallikatega küllastumise tõttu on õhusaaste tase neis reeglina oluliselt kõrgem kui eeslinnades ja veelgi enam maapiirkondades. Mõnel heite hajumiseks ebasoodsal perioodil võib kahjulike ainete kontsentratsioon oluliselt suureneda võrreldes linna keskmise ja taustareostusega. Kõrge õhusaaste perioodide sagedus ja kestus sõltuvad kahjulike ainete emissiooni viisist (ühekordne, hädaolukord jne), samuti kontsentratsiooni suurenemist soodustavate meteoroloogiliste tingimuste iseloomust ja kestusest. pindmise õhukihi lisanditest.

Vältimaks atmosfääriõhu saastatuse taseme tõusu kahjulike ainete levikuks ebasoodsate ilmastikutingimuste korral, on vaja neid tingimusi prognoosida ja nendega arvestada. Praeguseks on kindlaks tehtud tegurid, mis määravad ilmastikutingimuste muutumisel kahjulike ainete kontsentratsiooni muutumise atmosfääriõhus.

Ebasoodsate ilmastikutingimuste prognoose saab teha nii linna kui terviku kui ka allikarühmade või üksikute allikate kohta. Tavaliselt on kolm peamist tüüpi allikaid: kõrge kuuma (sooja) emissiooniga, kõrge külmaga ja madal.

Lisaks ebasoodsate ilmastikutingimuste kompleksile saate lisada järgmist:

• - Kuuma (sooja) heitgaasiga kõrgvedrud:
  • · Segamiskihi kõrgus on alla 500 m, kuid suurem kui allika efektiivne kõrgus;
  • · Tuule kiirus allika kõrgusel on lähedane ohtlikule tuulekiirusele;
  • · Udu ja tuule kiirus on üle 2 m/s.
• - Suure külmaheitega allikate puhul: udu olemasolu ja tuulevaikus.
• - Madala emissiooniga allikate puhul: rahuliku ja pinna inversiooni kombinatsioon.

Samuti tuleb meeles pidada, et kui lisandid kanduvad tihedalt asustatud aladele või keerulise maastiku tingimustes, võivad kontsentratsioonid mitu korda suureneda.

Iseloomustamaks õhusaastet linnas tervikuna, s.o. taustkarakteristiku jaoks kasutatakse parameetrit P üldistatud indikaatorina:

kus N on lisandite kontsentratsiooni vaatluste arv linnas ühe ööpäeva jooksul kõigil statsionaarsetel postidel; M on sama päeva jooksul tehtud vaatluste arv suurenenud lisandite kontsentratsiooniga (q), mis ületab hooaja keskmise väärtuse (qЇ cc) rohkem kui 1,5 korda (q> 1,5 qЇ cc).

P-parameeter arvutatakse iga päeva kohta nii üksikute lisandite kui ka kõigi jaoks kokku. See parameeter on suhteline omadus ja selle väärtuse määravad peamiselt meteoroloogilised tegurid, mis mõjutavad atmosfääriõhu seisundit kogu linnas.

Parameetri P kasutamine prognoosis õhusaaste tunnusena linnas tervikuna (prognoosija) näeb ette kolme õhusaasterühma jaotuse, mis on määratud tabelis toodud tunnustega. üks

Äärmiselt kõrge saastetaseme vältimiseks eristatakse esimesest rühmast gradatsioonide alarühm P> 0,5, mille korratavus on 1 - 2%.

Kahjulike ainete kontsentratsiooni tõenäolise suurenemise prognoosimise meetod linna atmosfääriõhus näeb ette õhusaaste ennustamise skeemi kasutamist, mis töötatakse välja iga linna jaoks, tuginedes aastatepikkuste olukorra vaatluste kogemusele. selle atmosfäär. Vaatleme ennustusskeemide koostamise üldpõhimõtteid.

Linna õhusaaste prognoosiskeemid tuleks välja töötada iga aastaaja ja iga poole päeva kohta eraldi. Libiseva õhuproovi võtmise ajakavaga on proovivõtuajad päeva esimesel poolel kell 7, 10 ja 13 ning teisel pool tundi kell 15, 18 ja 21 ning teisel kell 13 ja 19.

Päeva esimese poole meteoroloogilisi ennustajaid võetakse perioodiks 6 tundi ja raadiosondeerimise andmeid - 3 tunniks. Päeva teise poole jaoks võetakse ennustajatena meteoroloogilisi elemente 15 tunni jooksul. Meteoroloogiliste tingimuste ja ennustajate omadused ning nende prognoosides kasutamise kord on üksikasjalikult kirjeldatud jaotises "Linnade õhusaaste prognoosimise juhised".

Atmosfääriõhusaaste operatiivne prognoosimine toimub eesmärgiga vähendada lühiajaliselt kahjulike ainete heitkoguseid atmosfääriõhku ebasoodsate ilmastikutingimuste perioodidel.

Tavaliselt tehakse linna õhusaaste kohta kahte tüüpi prognoose: esialgne (üks päev ette) ja uuendatud (6–8 tundi ette, sh jooksva päeva hommikul, pärastlõunal õhtune ja öine) .